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LLM是一种AI技术，可以处理非结构化数据，如Twitter情感分析，计算核心指标，查询数据，指标选择、排序和相关性分析，以及产生业务抽象的自然语言描述。它可以应用于不同的链上数据场景，但仍有一些挑战，如生成代码、数据标注、准确性和幻觉问题等。LLM可以加速区块链数据生产的各个流程，支持决策和战略规划，但开发者和研究者在应用LLM时需要保持谨慎，以找到更适合的应用场景并最大程度地发挥其优势。
交易机器人已经变得流行，Stephane Gosselin推出了Alfred新的Telegram机器人，Unibot机器人终端Thunder也在开发一款网络产品，Uniswap Labs等接口收费，BananaGun每天增加新用户，大型语言模型支持定制化交互界面，但安全问题仍然存在。现在是改进加密货币用户体验的关键时刻，一些创始人认为在交互层面获取价值潜力巨大。
Bittensor是一种用于编写去中心化商品市场的语言，由矿工和验证者管理，矿工提交预先训练的模型，验证器确认模型输出的有效性和准确性，TAO是Bittensor网络的奖励代币，每12秒铸造1个TAO，新铸造的代币将平均分配给矿工和验证者。Bittensor的目标是实现人工智能模型的民主化，如果能够实现复合大语言模型的目标，将是一件意义非凡的事情。
深入探讨了AI的Web3基础设施的发展，计算需求和机会领域的当前挑战。
人工智能可以为区块链带来大规模采用。本文将详细讨论这一点，并展示LLM如何提升巨大的用户体验
本文将采用更加实际的方法，深入探讨LLM 八个特定的应用领域
未来即将到来的4个关键创新方向：导向、记忆、"手和脚"以及多模态。
当用户提交一个查询时，应用程序会构建一系列的提示词给大语言模型。
Large Language Models (LLMs) 和 Web3 技术的整合为去中心化金融（DeFi）领域带来了巨大的创新和发展机遇。
本文作者从经济学切入，详细推导了类ChatGPT模型搜索的成本、训练GPT-3以及绘制LLM成本轨迹的通用框架，为探讨LLM成本结构和其未来发展提供了可贵的参考视角。
